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Untersuchen, wie Datenschutzmassnahmen die Schulbesuchsgrenzen und Vielfalt beeinflussen.

Neue Methode erzeugt vielfältige synthetische Bilder für bessere Gesichtserkennung.

Lerne, wie maschinelles Unlernen persönliche Informationen in ML-Modellen schützt.

Vergessen ist der Schlüssel zum Umgang mit Wissen in KI und Entscheidungsfindung.

Dieser Artikel beleuchtet die Risiken und ethischen Bedenken rund um ChatGPT.

Erforsche, wie CRSs Dialoge nutzen, um bessere Inhaltsempfehlungen zu geben.

Erforsche, wie nachvollziehbare Mixnets die Privatsphäre im Datenmanagement verbessern und gleichzeitig gezielte Abfragen ermöglichen.

FedAds bietet eine Lösung für effektive CVR-Schätzungen und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzer.

Dieser Artikel untersucht die Bedrohungen in föderierten Empfehlungssystemen mit visuellen Informationen.

ResidualPlanner bietet schnelle, private Einblicke aus Daten mithilfe von verrauschten Marginalen.

Ein neues Verfahren sagt die Taxanfrage voraus und schützt dabei die Datenprivatsphäre.

SplitAMC verbessert den Datenschutz und verringert die Latenz bei der Modulationsklassifikation.

Erkunde die Methoden und Herausforderungen der Modellevaluation im federierten Lernen.

Neue Methode prüft die Privatsphäre in maschinellem Lernen mit einem einzigen Algorithmus-Durchlauf.

FLARE hilft IoT-Geräten, mit Konzeptverschiebungen umzugehen, während Privatsphäre und Effizienz gewährleistet bleiben.

Parametrische Versicherungen bieten schnellere Schadensmeldungen und mehr Transparenz durch Technologie.

Erforsche, wie vertikales föderiertes Lernen die Privatsphäre im maschinellen Lernen verbessert.

Eine neue Methode verbessert die Effizienz von Federated Learning, indem sie die lokalen Trainingsschritte anpasst.

Die Verbesserung von Methoden für synthetische Daten kann zu zuverlässigeren Machine-Learning-Modellen führen.

PrivaScissors minimiert Datenlecks bei kollaborativer Inferenz und verbessert die Privatsphäre der Nutzer.

Eine neue Methode verbessert die Bildsegmentierung und schütz gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

Eine Methode, die selektives Vergessen in generativen Modellen ermöglicht, um Missbrauch zu verhindern.

Synthetische Bilder helfen dabei, die Gesichtserkennung zu verbessern und gleichzeitig Probleme bei der Datensammlung anzugehen.

Eine Studie zeigt deutliche Vorurteile bei der Anonymisierung von klinischen Namen.

Federated Learning bietet Lösungen für Fairness bei KI-gesteuerten Vorhersagen im Gesundheitswesen.

Eine neue Methode zum Trainieren von Modellen, während sensible Daten geschützt werden.

Ein robuster Ansatz, um unlernbare Beispiele zum Schutz von Daten zu erstellen.

Neue Methoden zeigen vielversprechende Ansätze zum Schutz persönlicher Daten vor unbefugter Nutzung.

Eine neue Methode verbessert das Teilen von Daten zwischen vernetzten Fahrzeugen mithilfe von föderiertem Lernen.

Effizienzsteigerung im föderierten Lernen mit risikobewussten Geräte-Strategien.

Die Bedeutung von Vertrauen in föderierten Lernsystemen erkunden.

PS-FedGAN verbessert die Privatsphäre und Effizienz im föderierten Lernen, indem es minimale Daten teilt.

Federated Learning verbessert das Modelltraining und schützt dabei die Nutzerdaten.

Zufälliges Umbenennen bietet eine Methode zum schnellen Entfernen von Daten im maschinellen Lernen.

Federated Learning verbessert die Übersetzungseffizienz und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

Erforschung von Multi-Modell asynchronem föderierten Lernen für bessere Effizienz und Privatsphäre.

Bewertung von Datenschutzbedenken und Lösungen in Split Learning-Methoden.

Ein neuartiges Verfahren verbessert kleine Sprachmodelle und schützt gleichzeitig die Privatsphäre der Patienten.

Scafflix verbessert die Kommunikation im Föderierten Lernen und sorgt gleichzeitig für Datenschutz.

FedVS verbessert die Trainingsgeschwindigkeit von Modellen und den Datenschutz im vertikalen föderierten Lernen.